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Sep 2, 2025
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京都占い・魔法使いの家TOMITA・株式投資・幽霊屋敷

テーマ： AI(133)
カテゴリ： AI
​​

​​ ＃京都占い・魔法使いの家​ TOMITA​​ 　​​​​​​​​​
​​075-681-5227​​ ​​ ​​​​

​Kyoto Fortune Telling Wizard's House 075-681-5227​

Am8 - Pm10, Over  Offer:" At anytime ." ​​


​​​ How to find out the  WITCH'S 'HOUSE in Ky oto from the Hachijo entrance of Kyoto station,​ ​​​

​ロ​ ータス in Kyoto​​​ 今出川あたり 作曲 演奏 綾小路ひみこ - YouTube

​​ ​​ 魔法使いのつぶやき ロータス in Kyoto 烏丸あたり - YouTube ​​ ​ ​ ​ ​
魔法使いのつぶやき - YouTube　 ​メロデイ―のみ​
​ ​ ​​​​​ ​​ ​ 魔法使いのつぶやき 1 - YouTube
​ 魔法使いのひとりごと。 - YouTube
​​​​ ​ ​ ​​ 魔法使い in Kyoto. 三年坂 - YouTube​ ​​​​
​ ​ ​​​​ ​ 魔法使い in Kyoto. 三年坂2 - ​  YouTube​
​ ​魔法使い in Kyoto 2年坂 - YouTube
魔法使い in Kyoto 1年坂 - YouTube​

​​​ ​ V ​ oice - ​ ​ YouTube　今あなたは、どこにいるのだろう　 ​​ ​​
Melody― ​ ​ YouTube　 ​ ​​​

​​​ ​​ ​ "​​Where are you now ? "

​ ​ ​​​​ ​ ​綾小路ひみこの動画 - YouTube

​


If you have a  good fate , so you charge to buy this stock, You may make money, but Caution!!! ​

I can't guarantee it.!!

​​運が良ければ、この株を買えば、 ​ ​​ ​ ​ ​​ 儲かる ​​ ​​ ​​​ かもしれませんが、
注意 してください!!!​​

​ ​ ​​​ ​ ​ 保証はできません​ 。​ ​​​ ​ !!


日経平均 ​ ​​​​​ ​ ​​ ​​​​​ ：2025.9.02 
 ​ ​​​​​​​​ ​
​ ​​ ​​​ ​ ​ ￥42,310.49　+\121.70  +0.29% pm 3：00​


​ ​​ ​​​ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・


My main stock with the market​ ​​
with result.
​​

​​メイン株・2025.９.０2  \3,208 ​​ ​ ​​
 新高値￥3522  安値￥2,650 ​
​​​​​ ​ ​​ ​​ ​​ ​＋\６４ +2,74% Pm 3:00​​​ ​​ ​ ​​​​​​​​ ​​​ ​​​​​​ ​ ​
​ ​​

​​ ​​​​​​​​​​​ ​​ ​​​​​​​​​ ​​​​出来高：5,121,400​​
​ ​ ​ ​ ​
 ​​​​ ​​​​​​​ 配当：￥120　利回り：3.74％  PER　 PBR 0.67  
​​​​
​​ ​ ​​ ​ ​▲​ ​​ 損 ​​ 益  ー11.48%
 ​​ ​​
​​​ ​ To the target price  ​​
​ ​ ​​​​ ​
​ ​ ​ ​​ ​ ​ ​ ​​ ​
▲ ​ ​ 損​​ ​ ​ ​​ 益 　-40.59%  ​ ー￥244,408,000 ​​​ ​​​


​

​​ 株お詳しい方、
最近注目している株を教えてください^ ^

If you're knowledgeable about stocks,
please tell me what stocks you've been paying attention to recently ^ ^ ​​ ​
回答
Answer

​ ​​​ ​​​​ 住友化学：4005 ​株価：2025.9.02 PM 3：00 ​:\457 ​＋￥7．9　＋1．76％
出来高：15537110　配当￥12　配当利回り：2.63％　PER 18.　 PBR 0.84　　年初来高値￥464．6　年始来安値￥283
​​​​ ​​ ​ ​ ​​ ​ ​​​ ​​ ​ ​▲ ​損益 ​  ー16．1467％　　​  ー\8,800,000　
 配当金：￥900,000
 ​ ​ ​ ▲ 損益​ ​ ​​  ー \  7,900,000   


​
新日本理化 ​4406  株価：2025.9．02　
ｐｍ 3：00　 :\237　　　＋\4　 ＋1．72％
出来高：134,1500　配当利回り：1.69％.　PER 16．07　PBR 0.48
​​年年初来高値￥245 　年始来安値￥157​​​​
​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​▲​損益​​​ +12.85%　​​​​​​​​ +\ ・・・・・・・

参照資料：■

日清紡3105  株価：2025.9.02　
ｐｍ 3：00　 :​\1164+\13.50　+1．17%

出来高：802,600　　配当利回り：3.09％.　PER16.55 PBR　0.68
​​年年初来高値￥1195　年始来安値￥732


​​
メイン・株・ ​まだもどっていなくて，ただ
​準メイン株の上げも遅すぎ・・ ​クロスは​ 難しそう！！​
​ 新日本理化​ ​​
​​​ ​ ​​ ​​​ 新日本理化(株)【4406】：株価チャート - Yahoo!ファイナンス
 ​
参照資料：■
 日清紡
​​ ​​ 日清紡ホールディングス(株)【3105】：株価チャート - Yahoo!ファイナンス

open, sign, lights, relationship

幽霊屋敷の入口に、何か書いてある。意味不明？、​​​​ ​​

​​​  I can't understand the words on the door of @The Haunted House.​

行動､姿はわからず。神出鬼没らしい。

Its movements and appearance are unknown. It seems to appear suddenly.



✅ ​ 生成AI（Generative AI）とは？​

生成AIとは、「文章」「画像」「音声」「動画」「プログラム」などを

“新しく作り出す（＝生成する）”人工知能のことです。
🧠 どうやって作り出すの？

大量のデータ（例：本、ネットの文章、画像など）を使って学習し、

「次に来そうなもの」を予測して、新しい内容を生み出すのが基本の仕組みです。
🔧 どんなことができる？

分野できること例

文章小説、記事、メール、要約などChatGPT、Claude

画像イラスト、写真風画像DALL·E、Midjourney

音声ナレーション、歌声Voiceroid、Voicevox、ElevenLabs

動画映像、アニメーションSora（OpenAI）、Runway

プログラムコード作成、バグ修正GitHub Copilot、ChatGPT
🧩 どこで使われている？

会社の広告文や資料づくり
教育現場の教材作成

YouTuberやクリエイターの素材づくり

ゲームのアイデアやキャラデザイン
仕事のメール文や提案書づくりの時短
⚠️ 注意点（デメリット）

嘘の情報を作ってしまうことがある（ハルシネーション）
著作権や倫理的な問題もある

100%正しいとは限らない → 人間のチェックが必要

🌟 まとめ

生成AIとは、人間のように“何かを作る”ことができるAI。

文章・画像・音楽など、幅広いクリエイティブ分野で活用が進んでいます。

✅ What is Generative AI?

​ G enerative AI is artificial intelligence that creates (= generates) new things such as text, images, audio, video, and programs​

🧠 How does it create things?
The basic mechanism is to learn using large amounts of data (e.g. books, online texts, images, etc.), predict what will come next, and create new content.
🔧 What can it do?
Field What it can do Examples

Text Novels, articles, emails, summaries, etc. ChatGPT, Claude
Images Illustrations, photo-like images DALL·E, Midjourney
Audio Narration, singing Voiceroid, Voicevox, ElevenLabs

Videos Videos, animations Sora (OpenAI), Runway
Programs Coding, bug fixing GitHub Copilot, ChatGPT
🧩 Where is it used?

Creating company advertising copy and materials

Creating educational materials
Creating materials for YouTubers and creators
Game ideas and character designs
Save time when creating work emails and proposals

⚠️ Points to note (disadvantages)
It can create false information (hallucination)
There are also copyright and ethical issues

It is not always 100% correct → Human checking is required

🌟 Summary

Generative AI is AI that can "create something" like a human.

​ It is being used in a wide range of creative fields, including text, images, and music.


🔍 生成AIとは（専門的定義）

生成AI（Generative AI）とは、観測データの背後にある分布や構造を学習し、新しいデータサンプルを確率的に生成するAIモデルやアルゴリズムの総称です。

この分野は 生成モデル（Generative Models） に分類され、**判別モデル（Discriminative Models）**とは対比されます。
🔧 代表的な生成モデルの種類

モデル名概要主な用途

GAN（Generative Adversarial Networks）2つのネットワーク（GeneratorとDiscriminator）が競い合ってリアルなデータを生成画像生成（例：顔画像）、スタイル変換

VAE（Variational Autoencoder）入力データを潜在変数に変換し、その分布から新たなデータを生成手書き文字生成、異常検知

拡散モデル（Diffusion Models）ノイズを徐々に除去して画像などを生成（例：Stable Diffusion）高精度画像生成

大規模言語モデル（LLM）自然言語のパターンを学習し、次の単語を予測しながら文章生成（例：GPT系）テキスト生成、翻訳、対話など

🧠 LLM（Large Language Model）の技術的基盤

主に以下の技術が基盤：


トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャ（Vaswani et al., 2017）
Self-Attention メカニズムで文脈を考慮

BERT（双方向）や GPT（順方向）などの派生

事前学習 + ファインチューニング（Pretraining & Fine-tuning）
大規模コーパスで学習 → タスクごとに調整

インストラクション・チューニング / RLHF（人間のフィードバックを活用）
ChatGPT や Claude に使われる技術
🎯 応用分野（産業応用）

分野応用例

医療病理画像の合成、診断補助テキスト生成

法律契約書ドラフト、法的要約

教育自動教材生成、問題作成

金融経済記事の自動要約、顧客対応チャットボット

ゲーム・エンタメキャラ・ストーリー生成、NPC自動対話
⚠️ 技術的・社会的課題

1. ハルシネーション（事実でない情報の生成）

特にLLMにおいて深刻。ファクトチェックが困難な場合も。
2. 著作権・倫理問題

学習データに含まれる著作物の扱い、生成物の権利は未整備。
3. プロンプト注入（/>
悪意ある入力により出力が誘導されるセキュリティリスク。

4. 環境コスト

大規模モデルの訓練には莫大な計算資源と電力が必要。
📈 今後の技術トレンド

マルチモーダルモデル（画像＋音声＋言語など）
例：GPT-4o、Gemini、Claude 3 Opus

エージェント化（自律行動するAI）
LangChain、Auto-GPT など
ローカルLLM / 小型モデルの普及
LLaMA, Mistral, Phiなどによるオンデバイス推論
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
外部知識を参照してより正確な回答を生成
✅ まとめ（生成AIの定義再確認）

生成AIとは、データ分布や構造を学習し、新しいデータサンプルを生成可能なAI技術の総称であり、GAN・VAE・Diffusion・LLMなどが主要手法。

応用範囲は広く、同時に倫理・セキュリティ・制度面での課題にも直面している。

🔍 What is Generative AI (Technical Definition)

Generative AI is a general term for AI models and algorithms that learn the distribution and structure behind observed data and probabilistically generate new data samples.

This field is classified as Generative Models, and is contrasted with **Discriminative Models**.
🔧 Representative types of generative models

Model name Overview Main uses

GAN (Generative Adversarial Networks) Two networks (Generator and Discriminator) compete to generate realistic data Image generation (e.g., face images), style conversion

VAE (Variational Autoencoder) Convert input data into latent variables and generate new data from their distribution Handwritten character generation, anomaly detection

Diffusion Models Gradually remove noise to generate images, etc. (e.g., Stable Diffusion) High-precision image generation

Large-scale language model (LLM) Learn natural language patterns and generate sentences while predicting the next word (e.g., GPT-based) Text generation, translation, dialogue, etc.
🧠 Technical basis of LLM (Large Language Model)

Mainly based on the following technologies:

Transformer architecture (Vaswani et al., 2017)

Consider context with self-attention mechanism
BERT (bidirectional) and Derived from GPT (forward)
Pretraining & Fine-tuning
Learning with a large corpus → Adjustment for each task
Instruction tuning / RLHF (utilizing human feedback)
Technology used in ChatGPT and Claude

🎯 Application field (industrial application)

Field Application example

Medical Synthesis of pathological images, generation of diagnostic support text

Law Contract draft, legal summary

Education Automatic teaching material generation, question creation

Finance Automatic summary of economic articles, customer support chatbot

Games and entertainment Character and story generation, automatic NPC dialogue
⚠️ Technical and social challenges

1. Hallucination (generation of untrue information)

Especially serious in LLM. Fact checking can be difficult in some cases.
2. Copyright and ethical issues

Handling of copyrighted works included in training data and rights of generated products are not well established.
3. />
Security risk of output being induced by malicious input.


4. Environmental costs

Training large-scale models requires huge computational resources and electricity.


📈 Future technology trends

Multimodal models (image + voice + language, etc.)

Examples: GPT-4o, Gemini, Claude 3 Opus

Agentization (autonomous AI)
LangChain, Auto-GPT, etc.
Popular local LLM / small models
On-device inference by LLaMA, Mistral, Phi, etc.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Generate more accurate answers by referring to external knowledge
✅ Summary (Re/>
Generative AI is a general term for AI technology that can learn data distribution and structure and generate new data samples, with GAN, VAE, Diffusion, LLM, etc. being the main methods.

It has a wide range of applications, but at the same time it also faces ethical, security, and institutional challenges.


魔法使いの家

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Last updated  Sep 5, 2025 05:04:34 PM
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